Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 644097 |
| Слов в произведении (СВП): | 89819 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.02 |
| СДП диалога, знаков: | 53.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11984 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10833 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1151 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3096.75 | —> 2501-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21751 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68068 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22352 (32.84%) |
| Прилагательное | 10061 (14.78%) |
| Глагол | 13571 (19.94%) |
| Местоимение-существительное | 4616 (6.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3439 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1246 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 354 (0.52%) |
| Наречие | 4748 (6.98%) |
| Предикатив | 761 (1.12%) |
| Предлог | 8430 (12.38%) |
| Союз | 8015 (11.77%) |
| Междометие | 1187 (1.74%) |
| Вводное слово | 249 (0.37%) |
| Частица | 6036 (8.87%) |
| Причастие | 2096 (3.08%) |
| Деепричастие | 349 (0.51%) |
| Служебных слов: | 32339 (47.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.60 |
| . точка | 65.95 |
| - тире | 22.51 |
| ! восклицательный знак | 5.67 |
| ? вопросительный знак | 12.31 |
| ... многоточие | 10.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 19.47 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 4.91 |
| ; точка с запятой | 0.48 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
